Штучний інтелект для створення зображень, як це працює?

Створення зображень за допомогою штучного інтелекту є дуже складним процесом, який включає низку кроків. Як правило, методи візуалізації ШІ базуються на генеративних нейронних мережах (GAN) або авторегресійних моделях потоку. Ці методи використовують наявні дані, щоб навчитися створювати нові зображення.

У випадку GAN модель складається з генератора та дискримінатора, які складаються з нейронних мереж. Генератор створює зображення з випадкового шуму, тоді як дискримінатор намагається розрізнити згенероване зображення справжнім чи підробленим. У міру навчання генератор вчиться генерувати все більш реалістичні зображення, які обманюють дискримінатора.

ПУБЛІЦИДА

Авторегресійні моделі потоку, такі як PixelCNN, генерують зображення піксель за пікселем, дотримуючись розподілу ймовірностей. Ця модель починається з генерації першого пікселя зображення, а потім використовує цю інформацію для генерації наступного пікселя і так далі, доки не буде згенеровано все зображення.

Незалежно від використовуваного методу, важливо забезпечити штучний інтелект великим і різноманітним набором навчальних даних, який містить зображення облич, тварин, пейзажів та інших елементів.

Чим різноманітніший і об’ємніший набір навчальних даних, тим краща здатність ШІ створювати реалістичні та переконливі зображення. Коротше кажучи, ШІ-зображення — це сфера, яка постійно розвивається promeзначні досягнення в кількох сферах, включаючи дизайн, рекламу та розваги.

ПУБЛІЦИДА

*Текст цієї статті частково створено ChatGPT, мовна модель на основі штучного інтелекту, розроблена OpenAI. Текстові записи були створені Curto Новини та відгуки навмисно відтворені повністю. Відповіді від ChatGPT генеруються автоматично та не відображають думки OpenAI або люди, пов’язані з моделлю. Всю відповідальність за опублікований контент несе Curto Новини.

Дивіться також:

прокрутки вгору